1. 面试官：解释一下MapReduce编程模型的核心概念及工作原理。

2. 面试官：介绍一下Map阶段和Reduce阶段在MapReduce模型中的作用和流程。

3. 面试官：谈谈在Hadoop MapReduce中如何处理数据的排序和分组。

4. 面试官：讨论在MapReduce编程中如何处理数据倾斜的问题。

5. 面试官：详细描述Hadoop MapReduce中的Shuffle和Sort过程。

6. 面试官：探讨在Hadoop MapReduce中如何处理多个Job之间的依赖关系以及如何优化Job的执行顺序。

7. 面试官：分析Hadoop MapReduce中的输入分片（Input Split）和任务分片（Task Split）的关系及作用。

8. 面试官：解释Hadoop MapReduce中的Combiner的作用和实现原理。

9. 面试官：讨论在MapReduce编程中如何处理边界条件和异常情况。

10. 面试官：探讨Hadoop MapReduce的高可用性和容错机制，以及如何保证作业的可靠执行。